OpenCV入门：Mat与IplImage、CvMat的转换

"OpenCV入门教程，讲解了OpenCV的基础知识，包括如何进行三维点的输出、Mat与IplImage和CvMat之间的转换" 在OpenCV中，处理图像和进行计算机视觉任务通常涉及到多种数据结构。这篇讲义重点讨论了三维点的输出以及OpenCV中的数据结构转换，特别是Mat类与其他旧接口IplImage和CvMat之间的转换。 三维点的输出是一个基本的几何概念，在OpenCV中，可以通过创建Point3f对象来表示。例如，`Point3f P3f(2, 6, 7)`定义了一个位于三维空间中的点，坐标为(2, 6, 7)。输出这个点的信息，可以使用`cout`结合重载的输出运算符`<<`，如`cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;`。 OpenCV 2引入了更现代且高效的Mat类，但它仍然兼容旧的C接口，即IplImage和CvMat。当需要在新的Mat类和旧的函数之间切换时，转换操作变得至关重要。 3.11.1 Mat转为IplImage和CvMat格式： 转换过程非常简单。例如，如果你有一个接受IplImage指针的旧函数`void mycvOldFunc(IplImage * p, ...);`，你可以直接将Mat对象赋值给IplImage，如`IplImage iplimg = img;`。同样，将Mat转换为CvMat只需`CvMat cvimg = img;`。重要的是要注意，这种转换是浅拷贝，转换后的IplImage和CvMat共享Mat的数据，没有引用计数，因此在使用后不能释放原始的Mat对象，否则会导致数据丢失。 3.11.2 IplImage和CvMat格式转为Mat： Mat类有两个构造函数支持IplImage和CvMat到Mat的转换。如果`copyData`参数为false，转换后的Mat将与原数据共享内存；若为true，则会复制数据到新的Mat对象。这种灵活性允许根据需求选择是否复制数据，以避免不必要的内存开销。 OpenCV入门不仅需要理解这些数据结构转换，还需要具备基本的C/C++编程基础和一定的理论知识，如数字图像处理、计算机视觉和模式识别。通过实践和学习，初学者能够快速掌握OpenCV的使用，不必完全精通算法原理，了解基本功能即可开始实践。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，而理解和熟练运用Mat、IplImage和CvMat之间的转换是有效利用OpenCV的关键一步。学习OpenCV不仅仅是掌握编程技巧，还包括深入理解图像处理和计算机视觉的理论基础，以便更好地利用这个库构建实际应用。